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Enregistrement W4389021627 · doi:10.1096/fasebj.31.1_supplement.388.3

Strategies to Help Students Tackle Complicated Anatomical Terminology

2017· article· en· W4389021627 sur OpenAlexaffabout
Jacqueline Carnegie

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnatomy and Medical Technology
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerminologySpellingFocus (optics)Medical terminologyPronunciationRecallPsychologyComputer scienceMathematics educationLinguisticsCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study of anatomy involves the acquisition of a new language as students familiarize themselves with the names of the components of organs and organ systems. Many of these names derive from Latin and Greek, languages with which students have limited experience and they struggle with the pronunciation and spelling of each new term. Furthermore, students gain little experience in actively recalling, speaking and writing this terminology (they are provided with PowerPoint (PPT) lecture slides) and high enrolments (250–300 students per course) make weekly laboratory sessions impossible. Interactive learning strategies are needed to enrich their educational experience. Videos narrated by peers allow students to hear the names of bones and muscles while simultaneously using visual pathways to situate their study of musculoskeletal (MSK) anatomy within applied contexts such as a fractured wrist or the assumption of a yoga pose. Interactive PPT‐based Hangman games (PPTAlchemy R ) require students to both recall functional anatomy content and to focus on the letters composing a muscle's name when assigning letters to spaces. Indeed, gamification is a new educational trend that promotes interactive learning by giving students low‐stakes opportunities to practice and to learn from their errors. A final approach, the development of content‐specific crossword puzzles using EclipseCrossword R , also uses clues to stimulate recall and forces students to focus on word structure. But these puzzles have the additional advantages of accommodating words of unlimited length (word limit for PPT‐based Hangman is 15 letters), alerting students to an answer with the wrong number of letters, allowing students to identify spelling errors following puzzle submission, and motivating students to produce a finished product. Despite the fact that marks were not assigned to these interactive activities, tracking data shows that they were well used by students when preparing for summative evaluation. Students in two undergraduate courses in MSK anatomy (n = 233 and 235) presented with a series of four yoga videos over the three weeks leading up to summative exams watched each video an average of 1.92–2.70 times with most students being sufficiently engaged to view the entire series at least once. Preliminary data tracking student use of crossword puzzles in a first‐year anatomy and physiology course (n = 296) revealed a high level of interest when each puzzle was released (immediately accessed by over 25% of students) and that many students (at least 25–30%) returned to try the puzzles more than once. These studies involving students of anatomy show that educational strategies that combine audio with visual and/or use interactive word‐based games can enrich learning and are welcomed by students tackling a new language. Support or Funding Information University of Ottawa Undergraduate Research Opportunity Program

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,143

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0430,028

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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